Python学习（十八）—— 数据库（三）
内容导读
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内容图文
2. 指定字段插入数据
语法：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…);
3. 插入多条记录
语法：
INSERT INTO 表名 VALUES
(值1,值2,值3…值n),
(值1,值2,值3…值n),
(值1,值2,值3…值n);
4. 插入查询结果
语法：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n)
SELECT (字段1,字段2,字段3…字段n) FROM 表2
WHERE …;
View Code
2.更新数据
语法： UPDATE 表名 SET 字段1=值1, 字段2=值2, WHERE CONDITION; 示例： UPDATE mysql.user SET password=password(‘123’) where user=’root’ and host=’localhost’;View Code
3.删除数据
语法： DELETE FROM 表名 WHERE CONITION; 示例： DELETE FROM mysql.user WHERE password=’’; 练习： 更新MySQL root用户密码为mysql123 删除除从本地登录的root用户以外的所有用户View Code
4.查询数据SELECT
1）单表查询
SELECT 字段1,字段2... FROM 表名
WHERE 条件
GROUP BY field
HAVING 筛选
ORDER BY field
LIMIT 限制条数
语法
重点中的重点：关键字的执行优先级 from where group by having select distinct order by limit 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将分组的结果进行having过滤 5.执行select 6.去重 7.将结果按条件排序：order by 8.限制结果的显示条数执行优先级(重点)
详细见：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7372774.html
#简单查询 SELECT id,name,sex,age,hire_date,post,post_comment,salary,office,depart_id FROM employee; SELECT * FROM employee; SELECT name,salary FROM employee; #避免重复DISTINCT SELECT DISTINCT post FROM employee; #通过四则运算查询 SELECT name, salary*12 FROM employee; SELECT name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee; SELECT name, salary*12 Annual_salary FROM employee; #定义显示格式 CONCAT() 函数用于连接字符串 SELECT CONCAT(‘姓名: ‘,name,‘ 年薪: ‘, salary*12) AS Annual_salary FROM employee; CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符 SELECT CONCAT_WS(‘:‘,name,salary*12) AS Annual_salary FROM employee;简单查询
where字句中可以使用： 1. 比较运算符：> < >= <= <> != 2. between 80 and 100 值在10到20之间 3. in(80,90,100) 值是10或20或30 4. like ‘egon%‘ pattern可以是%或_， %表示任意多字符 _表示一个字符 5. 逻辑运算符：在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or notWHERE约束
#1:单条件查询 SELECT name FROM employee WHERE post=‘sale‘; #2:多条件查询 SELECT name,salary FROM employee WHERE post=‘teacher‘ AND salary>10000; #3:关键字BETWEEN AND SELECT name,salary FROM employee WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000; SELECT name,salary FROM employee WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000; #4:关键字IS NULL(判断某个字段是否为NULL不能用等号，需要用IS) SELECT name,post_comment FROM employee WHERE post_comment IS NULL; SELECT name,post_comment FROM employee WHERE post_comment IS NOT NULL; SELECT name,post_comment FROM employee WHERE post_comment=‘‘; 注意‘‘是空字符串，不是null ps： 执行 update employee set post_comment=‘‘ where id=2; 再用上条查看，就会有结果了 #5:关键字IN集合查询 SELECT name,salary FROM employee WHERE salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ; SELECT name,salary FROM employee WHERE salary IN (3000,3500,4000,9000) ; SELECT name,salary FROM employee WHERE salary NOT IN (3000,3500,4000,9000) ; #6:关键字LIKE模糊查询 通配符’%’ SELECT * FROM employee WHERE name LIKE ‘eg%‘; 通配符’_’ SELECT * FROM employee WHERE name LIKE ‘al__‘;View Code
#1、首先明确一点：分组发生在where之后，即分组是基于where之后得到的记录而进行的 #2、分组指的是：将所有记录按照某个相同字段进行归类，比如针对员工信息表的职位分组，或者按照性别进行分组等 #3、为何要分组呢？ 取每个部门的最高工资 取每个部门的员工数 取男人数和女人数 小窍门：‘每’这个字后面的字段，就是我们分组的依据 #4、大前提： 可以按照任意字段分组，但是分组完毕后，比如group by post，只能查看post字段，如果想查看组内信息，需要借助于聚合函数分组查询：GROUP BY
单独使用GROUP BY关键字分组 SELECT post FROM employee GROUP BY post; 注意：我们按照post字段分组，那么select查询的字段只能是post，想要获取组内的其他相关信息，需要借助函数 GROUP BY关键字和GROUP_CONCAT()函数一起使用 SELECT post,GROUP_CONCAT(name) FROM employee GROUP BY post;#按照岗位分组，并查看组内成员名 SELECT post,GROUP_CONCAT(name) as emp_members FROM employee GROUP BY post; GROUP BY与聚合函数一起使用 select post,count(id) as count from employee group by post;#按照岗位分组，并查看每个组有多少人 强调： 如果我们用unique的字段作为分组的依据，则每一条记录自成一组，这种分组没有意义 多条记录之间的某个字段值相同，该字段通常用来作为分组的依据View Code
#强调：聚合函数聚合的是组的内容，若是没有分组，则默认一组 示例： SELECT COUNT(*) FROM employee; SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1; SELECT MAX(salary) FROM employee; SELECT MIN(salary) FROM employee; SELECT AVG(salary) FROM employee; SELECT SUM(salary) FROM employee; SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;聚合函数
HAVING与WHERE不一样的地方在于!!!!!! #！！！执行优先级从高到低：where > group by > having #1. Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。 #2. Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,可以使用聚合函数HAVING过滤
按单列排序 SELECT * FROM employee ORDER BY salary; SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC; SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC; 按多列排序:先按照age排序，如果年纪相同，则按照薪资排序 SELECT * from employee ORDER BY age, salary DESC;查询排序：ORDER BY
示例： SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 3; #默认初始位置为0 SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 0,5; #从第0开始，即先查询出第一条，然后包含这一条在内往后查5条 SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 5,5; #从第5开始，即先查询出第6条，然后包含这一条在内往后查5条限制查询的记录数：LIMIT
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP ‘^ale‘; SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP ‘on$‘; SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP ‘m{2}‘; 小结：对字符串匹配的方式 WHERE name = ‘egon‘; WHERE name LIKE ‘yua%‘; WHERE name REGEXP ‘on$‘;使用正则表达式查询
2）多表查询
#重点：外链接语法 SELECT 字段列表 FROM 表1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 表2 ON 表1.字段 = 表2.字段;多表连接查询
1 交叉连接：不适用任何匹配条件。生成笛卡尔积 2 内连接：只连接匹配的行 3 外链接之左连接：优先显示左表全部记录 4 外链接之右连接：优先显示右表全部记录 5 全外连接：显示左右两个表全部记录 全外连接：在内连接的基础上增加左边有右边没有的和右边有左边没有的结果 #注意：mysql不支持全外连接 full JOIN #强调：mysql可以使用此种方式间接实现全外连接 select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id union select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id ; #查看结果 +------+------------+--------+------+--------+------+--------------+ | id | name | sex | age | dep_id | id | name | +------+------------+--------+------+--------+------+--------------+ | 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 | | 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 200 | 技术 | | 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 | | 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 | | 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 | | 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | NULL | NULL | | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 203 | 运营 | +------+------------+--------+------+--------+------+--------------+ #注意 union与union all的区别：union会去掉相同的纪录View Code
#1：子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。 #2：内层查询语句的查询结果，可以为外层查询语句提供查询条件。 #3：子查询中可以包含：IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字 #4：还可以包含比较运算符：= 、 !=、> 、<等子查询
Python学习（十八）—— 数据库（三）
标签：each sts 连接查询 开始 集合 女人 单条件 本地登录 password
本文系统来源：http://www.cnblogs.com/Coufusion/p/8075470.html
内容总结
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来源：【匿名】